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私募股權投資市場經過二十餘年的發展，資產管理規模超過6萬億，活躍機構超過萬家。那應該從哪幾方面來篩選適合自己的私募股權產品呢？
1、私募股權基金所投資的行業：選擇能夠把握產業趨勢，投資於創新行業的基金。考慮技術創新和消費升級等新經濟領域，比如大數據、雲計算、醫療健康、大文娛等行業；
2、私募股權基金的投資階段：除了近幾年發展比較完善的PE即成熟期的投資，投資階段開始逐步的向兩端延伸，天使、VC、並購基金得到了市場廣泛的認可。
㈡ 大數據為人類未來規劃無限可能
大數據為人類未來規劃無限可能_數據分析師考試
大數據產業現在風生水起，作為製造信息系統、製造物聯、製造大數據、計算智能等方面的專家，從您的角度來看什麼才是大數據？
李少波：目前來說，學術界、科研界、我國IT學術界、企業對大數據都有自己不同的解讀與看法。
但是我更偏向這個觀點：大數據代表著數據從量到質的變化過程；代表著數據作為一種資源在經濟與社會實踐中扮演越來越重要的角色，相關的技術、產業、應用、政策等環境會與之互相影響、互為促進。從技術角度來看，這種數據規模質變後帶來新的問題，即數據從靜態變為動態，從簡單的多維度變成巨量維度，而且其種類日益豐富，超出當前技術與工具控制管理的范疇。這些數據的採集、分析、處理、存儲、展現都涉及復雜的多模態高維計算過程，涉及異構媒體的統一語義描述、數據模型、大容量存儲建設，涉及多維度數據的特徵關聯與模擬展現。然而，大數據發展的最終目標還是挖掘其應用價值，沒有價值或者沒有發現其價值的大數據從某種意義上講是一種冗餘和負擔。
2.大數據改變生活 在五大方面已現端倪
貴州商報：在此前的數博會上商界大佬紛紛來到貴陽，您也在數博會上發表了大數據前沿及發展建議的講話，那麼在您看來，大數據應用發展的熱點在哪些方面呢？
李少波：隨著大數據應用越來越廣泛，大數據已經跟人們息息相關，對於大數據應用來說，其實可以歸納為幾個方面：
首先，大數據讓聯合國人道救援更快捷有效。前不久尼泊爾大地震期間，聯合國與Frog設計咨詢公司合作搭建了一個平台，分享數據及數百萬尼泊爾應急人員信息，搭建了幾個大型資料庫。利用大數據技術，實現了救援資源的優化配置，提高了救援效率。
其次，大數據深度參與政府治理。政府既是大數據發展的推動者，也是大數據應用的受益者。政府應用大數據更好地響應社會和經濟指標變化，解決城市管理、安全管控、行政監管中的實際問題，預測判斷事態走勢等。
再次，大數據變革公共服務方式。大數據在公共服務領域的應用，可有效推動相關工作開展，提高相關部門的決策水平、服務效率和社會管理水平，產生巨大社會價值。如在深圳綜合交通運行指揮中心囊括了全市交通信息化系統和海量的交通基礎數據，路況圖被即時發送到各個路口，讓司機自行選擇最優行車方案，使得交通資源得到充分合理的分配。
然後，大數據推動企業產品創新。基於大數據的產品創新設計具有典型應用，如特斯拉基於Linux深度定製的車載系統，實現了實時遠程車輛診斷和自動軟體更新，實時監測車輛駕駛狀態和周邊環境，路線優化及應急處理。
最後，大數據實現人體健康預測。中醫可以通過望聞問切手段發現一些人體內隱藏的慢性病，甚至看體質便可知曉一個人將來可能會出現什麼症狀。人體體征變化有一定規律，而慢性病發生前人體已經會有一些持續性異常。智能硬體結合大數據技術，使得慢性病的大數據預測變為可能。
3.六條建議 為貴州大數據產業發展出謀劃策
貴州商報：貴州是第一個把大數據作為省級戰略來發展的省，您覺得未來貴州應該如何來更好的發展大數據產業呢？
李少波：大數據無疑是巨大金礦，但說到貴州發展大數據產業，我在這里談一點我個人的建議：
一是抓緊制定大數據相關政策法規。制定大數據發展戰略、政府數據開放政策及數據安全及網路用戶隱私保護標准和制度。政府應該採取相關措施，推動數據開放，實現數據資源共享。
二是組建產業聯盟，構建以企業為主體、產學研聯合發展機制。借鑒北京、上海等地區的經驗，整合上下游企業、研發機構等產業鏈資源，聯合省內大數據技術應用領域的製造者、使用者與研究機構，成立大數據產業聯盟。
三是加快大數據基地建設及大數據企業培育。加快建成中國電信、中國移動、中國聯通貴安數據中心項目，支持金融機構和企業在貴州省建設數據中心，引進一批國內外知名雲計算、大數據龍頭企業，匯聚一批大數據採集、存儲、分析、加工、應用等中小企業，形成一批創新型研發平台，培育一批基於大數據的信息消費、文化創意、先進製造等領域新興業態。通過引進行業領先企業與培育本地企業相結合的模式，著力拓展大數據產業鏈。
四是快速推進大數據基礎研究及科技創新。引導高等院校、科研機構和大數據產業聯盟、行業協會等相關組織及成員企業參與貴州省大數據產業發展，進一步健全創新體系，提升創新能力，加快大數據產業共性、關鍵或前瞻性技術的研發，促進大數據領域產學研用結合。
五是建立大數據產業投融資體系。建立貴州省大數據產業發展基金、投資基金，與風險投資基金、私募股權投資基金、產業投資基金等共同構建多層次投資體系，滿足大數據產業不同類別企業及其在不同階段的發展需求。加強土地政策支持、出台財政稅收優惠政策、鼓勵企業科技創新、積極引導民間資本流入大數據產業鏈。
六是加強人才隊伍建設。鼓勵貴州省高等院校開設大數據相關的本科生、研究生課程，設立博士生、碩士生大數據研究方向，培養新一代數據研究人員和工程師等高端人才。積極引進高端人才，重點引進一批活躍在大數據技術發展前沿、國際領先水平的高端專業人才和團隊。圍繞大數據產業所需的專業人才，建設大數據專業人才培養基地。
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㈢ 哪裡可以找到私募股權發展現狀的數據
根據數據統計結果，2013年共新募集完成349支可投資於中國大陸地區的私募股權投資基金，募資金額共計345.06億美元，數量較2012年略有下降，金額同比增長36.3%
縱觀2013年我國私募股權基金的發展，呈現出以下特點：
募資市場回暖，外幣基金更為活躍。從2013年新完成募集的349支私募股權投資基金來看，盡管募集數量同比下降5.4%，但是募資金額同比增長36.3%，募資市場復甦跡象明顯。其中，外幣基金新增27支，披露金額的26支共計111.80億美元，募集熱度出現回升。
投資規模有所增長，成長資本、房地產、PIPE為主要投資策略。2013年披露金額的602起私募股權投資案例涉及交易金額244.83億美元，同比增長23.7%。其中大宗交易共發生15筆，涉及金額超過94億美元，有效帶動了投資金額的迅速增長。
從投資策略來看，2013年成長資本、PIPE、房地產投資三種策略占據全部策略類型的95%以上。其中，披露金額的成長騰達資本投資384起、房地產投資100起、PIPE投資92起，涉及金額分別為126.12億美元、63.39億美元、45.63億美元。全年還發生並購投資14起，夾層資本7起、過橋投資2起。
並購退出佔比27.2%，香港主板成為通過IPO實現退出的主要場所空間。由於2013年國內IPO經歷了漫長的空窗期，在主退出眾多渠道受阻的情況下，退出創造市場呈現多元化態勢，其中發生並購退出案例62筆，占總案例數的27.2%，成為最主要的退出方式。全年41筆IPO退出案例都發生在境外，其中香港主板IPO退出34筆。此外，本年度股權轉讓與股東回購各發生47筆與38筆，管理層收購發生20筆，另有以房地產基金退出為主的其他方式退出17筆，清算退出3筆。
我國私募股權投資基金存在的問題
相關政策法規不完善。我國現行《證券法》雖對非公開發行證券有所規定，但並未將PE等私募形態基金納入規范范圍，且現行《證券投資基金法》也不涉及私募形態基金。《公司法》、《合夥企業法》、《信託法》等法律法規雖然為私募股權投資基金的設立、發展提供了些許法律支持，但是這些法律法規的一些細則並沒有出台，影響了法規的可操作性。
監管機制責任不到位。私募股權投資基金涉及募集資金和投資活動，觸及面廣，涉及部門較多。在當前以機構監管為主的分業監管制度下，政府部門的監管職責或相互重疊或沒有明確劃分，造成監管法律基礎缺失、監管主體不明確、具體監管機制設計不夠完善以及政府監管與自律監管邊界不清晰等主要問題，在實務上對私募股權投資基金發展產生困擾。
私募股權投資重點領域主要為傳統行業。國外經驗表明，私募股權投資基金主要投資於創新產業。但我國本土私募股權投資基金主要分布於傳統行業，富於技術創新的高新技術產業則相對缺乏資金，不利於我國高新技術產業和中小企業的長期發展，同時遏制了私募股權投資創新產業的動力。
㈣ 現在市場上非常火的大數據基金靠譜嗎
我認為大數據是未來的趨勢 i100我有 i300我也買了點 買基金就要順勢而為
㈤ 如何看出私募股權基金的騙局
要想看出私募股權基金的騙局就要先了解私募股權基金的風險。
首先是分為兩類：商回業風答險和違規風險
商業風險是指在私募股權基金進入公司後公司運營產生虧損或因其他原因產生的到期無法兌付的情況，這種風險是可控的且合理存在的，與收益相伴而生，商業風險轉變為損失時，由投資人自行承擔。要想規避商業風險就要選擇信譽較好的基金公司的產品，詳細了解基金投向和風控措施，慎重選擇，該種風險談不上騙局，屬於正常市場風險。
違規風險又分為事前的違規風險和事後的違規風險，其中事後的違規風險主要表現為企業在獲得資金後挪用或轉移，這時主要考驗基金公司的監管運營能力，要想規避最好的方式是選擇信譽較好的基金公司。
事前的違規風險可以說是基金公司參與的違規騙局，主要體現為超額募集或者改變投向等。這種騙局主要靠高回報和客戶服務作為誘餌，要想甄別需謹記羊毛出在羊身上，目前實體經濟能承受的財務成本大都不超過12%年化，扣除基金公司的運營成本、客戶服務成本和較高的銷售提成、項目提成，能留給投資者的利潤空間不會太大，萬萬不可貪圖利息丟了本。所以說到底，抵制高利潤誘惑和選擇有信譽的基金公司是規避私募股權基金騙局的最重要因素。